問題タブ [gam]

私はRにかなり慣れておらず、現在、「Generalized Additive Models」という本、Introduction with R by Wood（2006）を読んで、いくつかの演習、特に私の関心分野である大気汚染と死に関する部分を読んでいます。mgcvパッケージを使用して、次のモデルを実行します。

pm10medianとxの95％CIの効果推定値を抽出し、出力をCSVまたはその他のオプションにエクスポートするにはどうすればよいですか？

以下で見つかった実行中model0に、「eval（expr、envir、enclos）のエラー：関数「Lag」が見つかりませんでした」というエラーメッセージが表示されました。このメッセージを投稿する前に、このフォーラムとWebをスキャンしましたが、関連する解決策が見つかりませんでした。Lag以下に示す他のモデル（1と2）は問題なく実行できる ため、私のモデルのエラーはおそらく機能によるものではないと思います。

私の主な動機は、説明変数とそのラグのリストをループしてGAMモデルを実行することでした。

エラーメッセージのないGam+Lag：

ラグがあり、エラーメッセージがないLm：

このエラーの原因を特定できません。最初のモデルで何を間違えましたか？

私はプロットしてggplot2いますが、生成されたポイントをキャプチャする方法があるかどうか、stat_smoothまたは少なくともそれが使用したパラメーターを知りたいです。

1000 ポイント以上の場合、次のようになり" geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method. "ますgam method。

このスレッドで言われているようにデータ ポイントをキャプチャできない場合:

ggplot stat_smooth 呼び出しの後にモデル フィット パラメータを抽出できますか?

stat_smooth が行ったことをどのように再現できますか?

stargazer の報告された機能には感銘を受けました。なぜなら、それは複数のモデル タイプに対する柔軟性を備えているからです。ただし、ドキュメンテーションには gam オブジェクト タイプを処理すると記載されていますが、スターゲイザーを使用して一般化された加法モデルでラテックス テーブル出力を取得することはできないようです。これが MWE です。

エラーを指定する出力を次に示します。

さまざまな gam モデルを使用してこれを試しましたが、同じエラーが発生します。stargazer と gam を使用してラテックス テーブルを作成できた人はいますか? ここで何か不足していますか、それともバグですか?

仕様: R 2.14.2、関連パッケージを更新しました。

次のモデルの結果をプロットするために vis.gam() を使用しています。

プロットを作成するコードは次のとおりです。

残念ながら、変数「maternal_age」と「birth_year」のデータ範囲外の予測値が生成されます。の変数のプロットで予測値の範囲を制限する方法に関する提案はありますviewか?

本当にありがとう、

アントニオ・ペドロ。

ロジスティック回帰の時間傾向をモデル化するためにGAMを使用しています。それでも、フィットしたスプラインを抽出して、GAMまたはGAMMにフィットできない別のモデルに追加したいと思います。

したがって、2つの質問があります。

1. モデルに他のノットを見つけさせながら、1つのノットを特定の場所に強制的に配置するために、時間の経過とともにスムーズにフィットするにはどうすればよいですか？

2. フィットしたGAMから行列を抽出して、別のモデルの代入として使用できるようにするにはどうすればよいですか？

私が実行しているモデルのタイプは、次の形式です。

GAMの広範なドキュメントを読みましたが、まだわかりません。どんな提案でも本当にありがたいです。

私はgamモデルを使用していますcaret.train（パッケージからcaret使用しています）：gammgcv

上記は表示されませんfitted.valuesが、gamオブジェクトが返されるはずですfitted.values- http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/Rdoc/library/gam/html/gam.html その結果、できませんフィット対残差をプロットし、他のいくつかの関数も失敗しています。回避策はgamの代わりに直接使用することですcaretが、他のモデルも使用する予定であり、一貫したインターフェイスが必要です。

お知らせ下さい。

編集：

1. データのスナップショット -dput(head(training))出力:

   /li>

2. str(fit)@nograpesが提案するようfitted.valuesに内部を示しています。finalModel

   /li>

例：

最後のテンソルは、それを 2 回操作させたくありません。1 つ目は、モデル マトリックスのすべての項を乗算する連続変数で、2 つ目は因子です。因子レベルごとに異なる曲面を作成します。

編集: 最後の用語は と同等te(x1*x2,x1*x3,by=as.factor(fac2))です。しかし、新しい変数を発明すると、x1x2 = x1*x2呼び出すことができなくなりますpredict.gam

これをどのようにプログラムしますか？アピールする必要がありSmoothConますか？もしそうなら、実装方法の例は本当に役に立ちます。

ありがとう！

(PS: モデルの不均一分散の性質を認識しています。バグではなく、機能です。)

RでGAMのk倍交差検証を行う方法はありますか?

mgcvパッケージを使用して GAM を作成しました。

パッケージgamclassを使用して を使用するCVgamと、次の出力が得られます。

私が知る限り、これは 10 分割交差検証の有用な出力ではありませんか? またはそれは？

ありがとう

多くの R モデルが「重み」パラメータ (cart、loess、gam など) を許可していることに気付きました。ヘルプ関数のほとんどは、データの「事前重み」として説明していますが、実際にはどういう意味ですか?

多くの繰り返しのケースとバイナリ応答のデータがあります。「重み」を使用して、入力と応答の各組み合わせが何回発生するかをエンコードできることを望んでいましたが、これは機能していないようです。また、応答を成功の割合にし、重みを共変量の各組み合わせの合計試行にしようとしましたが、これもうまくいかないようです (少なくともゲームの場合)。上記のすべてのモデル タイプに対してこれを実行しようとしていますが、まず、gam [mgcv パッケージ] に対してこれを行う方法を教えてください。